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group by 和聚合函数

然后,虽然这种查询在语法上通过了,但结果并没有什么意义,因为其他字段并非需要的准确值。这在oracle中就行不通了。 在oracle中执行结果如下: ? ?...4.添加聚合函数 聚合函数有如下几种: 函数 作用 支持性 sum(列名) 求和 max(列名) 最大值 min(列名) 最小值 avg(列名) 平均值 first(列名) 第一条记录 仅Access...支持 last(列名) 最后一条记录 仅Access支持 count(列名) 统计记录数 注意和count(*)的区别  首先,要明白聚合函数的用法。...比如,count(列字段值),统计该字段值出现的次数: 1 SELECT name,COUNT(*) 2 from person 3 GROUP BY name; 结果为: ? 。...,count(name)为统计所有的name数量,同样的结果为count(1),count(*). 5.where 和 having where 子句的作用是在对查询结果进行分组前,将不符合where条件的行去掉

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SQL聚合函数功能和用法解析

很多时候,我们还希望能够通过对数据进行分析,总结出规律和趋势或生成高水平的报表。例如,对于采购经理来说,他可能对所有销售出去的产品清单不感兴趣,而只是想要知道这个月产品的销售量。...SQL提供了聚合函数(aggregate functions)功能来支持对大量数据进行总结的操作。...本文我们将具体来看看这些函数的功能和用法,包括添加数据和计算平均值的函数、对符合特定标准的记录进行计数的函数,以及找出表中最大值和最小值的函数。   ...这次我们可以尝试稍微复杂点的任务:找出北美洲大陆所有订单的金额平均值。注意,我们需要将“数量”列和“单价”列相乘计算出每张订单的金额总数。...在本文的第三部分,我们将介绍如何利用函数来查找目标集中的最大值和最小值。   第三部分:最大值和最小值   在本文的最后一节,我们来看看SQL为我们提供用来查找满足给定表达式的最大值和最小值的函数。

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    《Pandas Cookbook》第07章 分组聚合、过滤、转换1. 定义聚合2. 用多个列和函数进行分组和聚合3. 分组后去除多级索引4. 自定义聚合函数5. 用 *args 和 **kwargs

    # 按照AIRLINE分组,使用agg方法,传入要聚合的列和聚合函数 In[3]: flights.groupby('AIRLINE').agg({'ARR_DELAY':'mean'}).head(...用多个列和函数进行分组和聚合 # 导入数据 In[9]: flights = pd.read_csv('data/flights.csv') flights.head() Out[9]...# 用列表和嵌套字典对多列分组和聚合 # 对于每条航线,找到总航班数,取消的数量和比例,飞行时间的平均时间和方差 In[12]: group_cols = ['ORG_AIR', 'DEST_AIR'...更多 # Pandas默认会在分组运算后,将所有分组的列放在索引中,as_index设为False可以避免这么做。...# 自定义聚合函数也可以和预先定义的函数一起使用 In[27]: college.groupby(['STABBR', 'RELAFFIL'])['UGDS', 'SATVRMID', 'SATMTMID

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    GreenPlum和openGauss进行简单聚合时对扫描列的区别

    扫描时,不仅将id1列的数据读取出来,还会将其他列的数据也读取上来。一旦列里有变长数据,无疑会显著拖慢扫描速度。 这是怎么做到的?在哪里设置的需要读取所有列?以及为什么要这么做?...GP的aocs_getnext函数中columScanInfo信息有投影列数和投影列数组,由此决定需要读取哪些列值: 2、接着就需要了解columScanInfo信息来自哪里 aoco_beginscan_extractcolumn...函数对列进行提取,也就是targetlist和qual: 3、顺藤摸瓜,targetlist和qual来自哪里?...true,通过build_physical_tlist函数构建targetlist链表,该函数将所有列都构建了进去。...通过create_cstorescan_plan构建targetlist,可以看到它将传进来的tlist释放掉了,通过函数build_relation_tlist重新构建,此函数构建时,仅将聚合列构建进去

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    MySQL:表的设计原则和聚合函数

    (对应唯一学号),学分依赖课程名称,成绩通过学生和课程共同区分,也就是这个表中可以用学生和课程作为复合主键来确定学生当前的课程成绩,对与其他的,学分和学号,学生姓名等没有关系,学生的姓名和课程名等也没有关系...第一种就是把两个实体所有的信息放在一张表中 use_id name phone_number username password 第二种就是设计两张表,分别记录用户信息和账号信息,再把两张表关联起来...:一个班级中可以有多个学生 创建学生和班级表: class_id name student_id name class_id 3.3 多对多关系 例如学生进行选课,一个学生可以选多门课,一门课可以被多名学生选择...聚合函数 函数 说明 COUNT([DISTINCT] expr) 返回查询到的数据的数量 SUM([DISTINCT] expr) 返回查询到的数据的总和 AVG([DISTINCT] expr) 返回查询到的数据的平均值...() 求指定列中的最大值和最小值 -- 求最大值和最小值 select max(chinese) as 语文最大值, min(math) as 数学最小值 from exam; 可以多个聚合函数使用

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    MySQL 基本使用(下):DCL 语句和聚合函数

    查看新用户权限 如果我们退出当前登录状态,以 test 用户登录,就只能看到 test 数据库,因为它对其他数据库没有操作权限: ?...2、聚合函数 除了常见的 SQL 查询和操作语句之外,SQL 还内置了一些聚合函数,方便在数据查询时对结果进行简单便捷的统计。...这里我们介绍几个常见的函数:count、sum、avg、max 和 min。 COUNT count 函数可用于统计查询结果总共有多少条,通常在进行分页查询时需要用到这个函数。...在 post 表结构中,选择在 content 字段后新增一个字段并点击「执行」: ?...sum统计 AVG avg 可用于统计查询结果中某个字段的平均值,和 sum 一样,也是作用于数字类型字段,比如我们可以通过它来统计所有文章的平均浏览数: ?

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    深度学习中损失函数和激活函数的选择

    前言 本篇博客的目的是根据业务目标,为大家提供关于在构建神经网络时,如何根据需求选择合适的最终层激活函数和损失函数的指导和建议。...如果大家还没了解激活函数,可以参考:神经元和激活函数介绍 你需要解决什么问题? 和所有机器学习一样,业务目标决定了你应该如何评估是否成功。 你想预测数值吗?...真实值已经过独热编码,这意味着在对应正确类别的列中会出现1,否则会出现0。 最终激活函数 Softmax——这将为每个输出产生介于0和1之间的值,这些值的总和为1。 所以这可以被推断为概率分布。...如果真实值列中出现1,则表示数据中存在它所对应的类别;否则会为0。 最终激活函数 Sigmoid——这将产生一个介于0和1之间的值,我们可以推断出模型对于某个实例属于该类别的信心程度。...总结 以下表格总结了上述信息,以便您能够快速找到适用于您用例的最终层激活函数和损失函数。 参考: 人工智能学习指南

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    一文读懂SQL中的Aggregate(聚合) 函数和Scalar(标准)函数

    从 "access_log" 表的 "count" 列获取平均值:SELECT AVG(count) AS CountAverage FROM access_log;选择访问量高于平均访问量的 "site_id...where 和having之后都是筛选条件,但是有区别的:(1)where在group by前, having在group by 之后(2)聚合函数(avg、sum、max、min、count),不能作为条件放在...示例:从 "Websites" 和 "apps" 表中选取所有不同的country(只有不同的值):SELECT country FROM WebsitesUNIONSELECT country FROM...编辑使用 UNION ALL 从 "Websites" 和 "apps" 表中选取所有的country(也有重复的值)SELECT country FROM WebsitesUNION ALLSELECT...country FROM appsORDER BY country; 使用 UNION ALL 从 "Websites" 和 "apps" 表中选取所有的中国(CN)的数据(也有重复的值)SELECT

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    深度神经网络(DNN)损失函数和激活函数的选择

    里面使用的损失函数是均方差,而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激活函数如何选择呢?下面我们就对DNN损失函数和激活函数的选择做一个总结。 1....另一种常见的选择是用交叉熵损失函数来代替均方差损失函数。     ...使用对数似然损失函数和softmax激活函数进行DNN分类输出     在前面我们讲的所有DNN相关知识中,我们都假设输出是连续可导的值。...可见损失函数只和真实类别对应的输出有关,这样假设真实类别是第i类,则其他不属于第i类序号对应的神经元的梯度导数直接为0。...DNN其他激活函数     除了上面提到了激活函数,DNN常用的激活函数还有:     1) tanh:这个是sigmoid的变种,表达式为:$$tanh(z) = \frac{e^z-e^{-z}}{

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    【前端寻宝之路】学习和使用CSS的所有选择器

    ,如果是多种样式修改叠加,可以在类选择器里面设置多个变量,然后再通过CSS进行对应格式的设置. id选择器 CSS中使用 # 开头表示 id 选择器 id 选择器的值和 html 中某个元素的 id 值相同...html 的元素 id 不必带 # id 是唯一的,不能被多个标签使用(是和 类选择器 最大的区别) #fe{ font-size: 90px; } #sever{ color:aquamarine...使用 * 的定义,选取所有的标签. * { color: red ; } 页面所有的内容都会被改成 红色....通配符选择器在实际应用开发中用来针对页面中所有的元素默认样式进行消除,主要用来消除边距 #fe{ font-size: 90px; } #sever{ color:aquamarine...复合选择器:将之前学习的基础选择器进行组合 后代选择器通过子元素找父元素 <!

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    选择维度筛选AllSelect和All函数的差异

    而且因为默认已选择任何全部的筛选条件,此时的效果和单独放入一个平均成绩一样。 ? 此时的度量计算的结果就是数学的平均成绩。如果我们想知道数学和英语的这两门课的综合平均分呢?...我们来看下和之前函数的差异。这里我们看下一共选择了2个含维度的AllSelect度量(学科和老师)。 ? 解释:我们理解只针对筛选器选则的内容产生的效果进行计算。...AllSelect()代表所有产生的筛选都要进行计算。怎么去判断所产生的筛选呢?我们只需要看透视表所显示出来的字段信息即可。...那我们把姓名这个字段同时放进来,并同时选择了李四和王五: ? 解释:这个是AllSelect(),所有被选择的都需要进行筛选计算。...AllSelect和All筛选器函数的差异 我们在来看个案例: All产品名称求和:=Calculate(Sum('表4'[销售额]),All('表4'[销售额]) AllSelect产品名称求和:=

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    1个函数获取Power BI所有表行列信息,轻松发现最大影响列 | PBI实用技巧

    前面,我曾发布过文章《PowerBI数据模型优化,从导入数据开始》,其中提到一个很重要的知识点——列基数: 既然,列基数影响那么大,那么,对于一个已经建好的有多个表的数据模型,我们怎么样能快速发现哪些列的列基数比较大呢...实际上,DAX里提供了一个没有参数的函数——COLUMNSTATISTICS(),可以一次性完成对所有表、列信息的统计!...但是,这个函数不能直接在Power BI里使用,如果在Power BI里想建一个表,统计所有表的列信息,会得到一个错误——循环依赖关系: 道理其实很简单,这个函数是要对所有表信息进行统计,但是,自己却又要建一个新的表...其实,我们可以在DAX Studio里使用,关于DAX Studio的安装和基本使用,可以参考文章《DAX Studio,写DAX查询的必备神器!》。...点击Cardinality列,对列基数进行排序,即可知道哪些列的列基数比较大: 有了这个简单的列信息统计,我们就可以根据实际情况,如果某些列基数比较大的列实际并没有什么用,那我们就可以回到Power

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    用函数实现求所有(50~100)之间素数的和

    return primes_sum # 测试 start, end = 50, 100 primes_sum = sum_primes(start, end) print(f"{start}~{end}之间所有素数的和为...根据素数的定义,所有小于2的数都不是素数。而大于等于2的数,如果在(2, 根号n]范围内没有其他整数能够整除它,那么它就是素数。...第1015行定义了一个名为`sum_primes`的函数,输入参数为起始和结束数字。题目中要求计算50100之间素数的和,因此这里默认输入的起始和结束数字分别为50和100。...第12行创建一个变量primes_sum初始化为0,存储所有素数的和。 第13~15行在循环过程中判断当前数字是否是素数,如果是,则加入到primes_sum中。...第16行使用return语句将计算的所有素数和作为结果返回。 第19~21行调用sum_primes函数,并将返回结果存储到变量primes_sum中。 最后输出相关信息。

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